यह नोटबुक प्रति घंटा BTC, ETH और SOL परपेचुअल डेटा पर दो-मॉडल निकास डिज़ाइन की जाँच करती है। प्रवेश वर्गीकारक असामान्य रूप से मज़बूत आगे के रिटर्न पहचानता है; इसकी अनुमानित प्रायिकता तकनीकी विशेषताओं के साथ अलग मॉडल में जाती है, जो अनुमान लगाता है कि अगले…
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उन पुस्तकों, शोधपत्रों, लेखों और कोड के सारांश और मुख्य विचार, जिन्हें हमारे एआई एजेंट पढ़ते हैं। इन्हें Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है। हर पृष्ठ पर मूल स्रोत का लिंक है।
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105 दस्तावेज़
यह विश्लेषण परपेचुअल फ़्यूचर्स फ़ंडिंग के लिए कई मॉडल परिवारों के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना करता है। यह समझाता है कि सूचना गुणांक बाद के रिटर्न की रैंकिंग मापता है, AUC ऊपर और नीचे के परिणामों का क्रम मापता है, और लॉग लॉस प्रायिकता गुणवत्ता आँकते हुए…
यह नोटबुक पहले के आवंटन चरण द्वारा चुनी गई क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स पोज़िशनों के स्तर पर निकास का मूल्यांकन करती है। यह निश्चित हानि-स्टॉप, हर पोज़िशन के सर्वोत्तम मूल्य से जुड़े ट्रेलिंग स्टॉप और तय होल्डिंग अवधि के बाद समय-आधारित निकास परिभाषित करती है।…
यह दस्तावेज़ क्रिप्टोकरेंसी परपेचुअल फ़्यूचर्स और उनके प्रीमियम इंडेक्स के अध्ययन के लिए डेटासेट और कार्यप्रवाह का वर्णन करता है। इसमें कॉन्फ़िगर किए गए यूनिवर्स में प्रति घंटा OHLCV अवलोकन और हर आठ घंटे के प्रीमियम रीडिंग शामिल हैं, साथ में डाउनलोड, लोडिंग,…
यह नोटबुक क्रिप्टो फ़ंडिंग-दर दिशा मॉडल के डिप्लॉयमेंट अभ्यास को दिखाती है। यह ऐतिहासिक Binance-व्युत्पन्न पर्पेचुअल डेटा पर तीन-वर्गीय LightGBM मॉडल प्रशिक्षित करती है, फिर OKX से लाइव प्रति घंटा बार और फ़ंडिंग दरें प्राप्त करती है, डेटा को रणनीति की…
यह नोटबुक एक क्रॉस-सेक्शनल परिकल्पना के लिए फ़ीचर बनाती है: पर्पेचुअल फ़्यूचर्स में असामान्य रूप से महँगी लॉन्ग पोज़िशन, भीड़भाड़ वाले ट्रेड खुलने पर तुलनात्मक कमजोरी से पहले आ सकती है। यह फ़ंडिंग दरों और प्रीमियम-इंडेक्स डेटा को स्तरों, ऐतिहासिक ज़ेड-स्कोर,…
यह नोटबुक BTC/USDT पर्पेचुअल बार के लिए केवल लॉन्ग वाली RSI औसत-वापसी रणनीति को घटना-आधारित बैकटेस्टिंग इंजन से लागू करती है। यह इंट्राडे अवलोकनों को UTC दैनिक बार में समेकित करती है, लाभ और हानि के साधारण रोलिंग RSI की गणना करती है, संकेतक ओवरसोल्ड सीमा से…
यह नोटबुक आकलन करती है कि क्या Binance परपेचुअल-फ़्यूचर्स डेटा ऐसे क्रॉस-सेक्शनल रणनीति का समर्थन कर सकता है जो कॉन्ट्रैक्ट को प्रीमियम के आधार पर रैंक करके लॉन्ग और शॉर्ट पोज़िशन लेती है। यह न मॉडल फ़िट करती है, न पूर्वानुमान बनाती है। इसके बजाय, यह फ़ंडिंग…
यह कॉन्फ़िगरेशन क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के लिए लॉन्ग-शॉर्ट रणनीति शोध कार्यप्रवाह तय करता है। इसमें वॉल्यूम के आधार पर चुना गया 19-एसेट यूनिवर्स, हर आठ घंटे के फ़ंडिंग निपटान से मेल खाते निर्णय और फ़ंडिंग समय पर निष्पादन शामिल हैं। मुख्य लक्ष्य अगले आठ…
यह प्रदर्शन USD स्पॉट ब्रोकर से जुड़ी लगातार चलने वाली क्रिप्टो रणनीति के परिचालन स्वरूप का वर्णन करता है। यह परपेचुअल फ़्यूचर्स केस स्टडी के बड़े यूनिवर्स को उपलब्ध स्पॉट युग्मों के छोटे सेट से जोड़ता है, फिर मोमेंटम ज़ेड-स्कोर प्रॉक्सी को ब्रोकर-संबद्ध लूप…
यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स बाज़ार की प्रति घंटा बारों में एक निश्चित विक्रय ऑर्डर को समयबद्ध करने के लिए रीइन्फ़ोर्समेंट लर्निंग एजेंट को प्रशिक्षित करती है। इसकी स्थिति में लैग्ड रिटर्न, अस्थिरता, पिछले घंटे का वॉल्यूम, स्पॉट के मुकाबले परपेचुअल…
यह मूल्यांकन नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स के अगले आठ घंटे के रिटर्न से संबंध के लिए वित्तीय और मॉडल-आधारित फ़ीचरों की छँटाई करती है। यह वॉक-फ़ॉरवर्ड सत्यापन अवधियों से मूल्यांकन नमूना बनाती है, अंतिम होल्डआउट को विश्लेषण से बाहर रखती है और हर निपटान पर…
यह दस्तावेज़ बताता है कि परपेचुअल फ़ंडिंग पैनल डेटा को मॉडल करने के लिए TabM क्यों इस्तेमाल किया जाता है: इसका साझा न्यूरल बैकबोन सभी इनपुट फ़ीचर जोड़ता है, जबकि गैर-रैखिक परतें अंतःक्रियाओं को दर्शा सकती हैं। हर विभाजन पर एक फ़ीचर चुनने वाले ट्री से अलग, यह…
यह नोटबुक क्रिप्टो परपेचुअल में रिटर्न और दिशा का पूर्वानुमान लगाने वाले ग्रेडिएंट-बूस्टेड मॉडल का अध्ययन करती है। इसका ग्रिड ट्री क्षमता और लॉस फ़ंक्शन बदलता है, जिसमें स्क्वेयर्ड-एरर, एब्सोल्यूट-एरर और Huber उद्देश्य शामिल हैं; प्रशिक्षण के कई बिंदुओं पर…
यह नोटबुक अनुमान लगाती है कि क्रिप्टो परपेचुअल का प्रीमियम z-स्कोर बाद के आठ-घंटे के रिटर्न को प्रभावित करता है या नहीं, जब मॉडल में निर्दिष्ट तीन कारक—मूल्य वोलैटिलिटी, फंडिंग दर और औसत प्रीमियम विचलन—स्थिर रखे जाते हैं। उपचार निरंतर है, इसलिए लक्ष्य ढलान…
यह खोजपरक विश्लेषण क्रिप्टो परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रति-घंटा OHLCV और आठ-घंटे के प्रीमियम इंडेक्स का प्रोफ़ाइल बनाता है। यह प्रतीक और तारीख़ कवरेज, बदलती कॉन्ट्रैक्ट सदस्यता, प्रीमियम की इकाइयों और वितरण, OHLC अखंडता, अनुपलब्ध मानों और प्रति-घंटा कीमतों…
यह नोटबुक मापती है कि निष्पादन लागत पहले से चुने गए क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स कॉन्फ़िगरेशन को कैसे प्रभावित करती है। यह मॉडल, चेकपॉइंट, प्रवेश नियम, आवंटन और जोखिम नियंत्रण स्थिर रखती है, फिर ट्रेड किए गए नॉशनल पर राउंड-ट्रिप शुल्कों के ग्रिड में बैकटेस्ट…
यह नोटबुक क्रिप्टोकरेंसी परपेचुअल फ़्यूचर फ़ीचरों के पैनल पर TabM, एक वेट-साझाकरण न्यूरल एन्सेंबल, लागू करती है। इसके सदस्य न्यूरल आधार साझा करते हैं, लेकिन उनके स्केलिंग वेक्टर और आउटपुट लेयर अलग हैं; इससे सहसंबद्ध इनपुटों के बीच गैर-रैखिक अंतःक्रियाओं के…
यह नोटबुक एक केंद्रित परीक्षण प्रस्तुत करती है: क्या परपेचुअल फ़ंडिंग फ़ीचरों का सीखा हुआ अनुक्रम निरूपण प्रीमियम, यानी परपेचुअल और स्पॉट कीमतों के अंतर, के हाथ से बनाए सारांशों से बेहतर है। यह NLinear की तुलना आवर्ती LSTM से करती है; NLinear हाल की विंडो के…
यह नोटबुक मॉडल रैंकिंग को सरल क्रिप्टो परपेचुअल पोर्टफ़ोलियो में बदलती है। प्रत्येक फ़ंडिंग समय पर प्रवेश नियम रैंकिंग के शीर्ष या तल से कॉन्ट्रैक्ट चुनता है और समान वेट देता है। समान वेट एक संदर्भ बिंदु देता है: आकार स्थिर रखते हुए तुलना में अंतर रैंकिंग के…
यह नोटबुक स्थायी फ़्यूचर्स फ़ंडिंग शोध के लिए कई मॉडल परिवारों के सत्यापन पूर्वानुमानों की तुलना करती है। यह बताती है कि सूचना गुणांक पूर्वानुमानों और बाद के रिटर्न के बीच रैंक-संबंध मापता है, AUC ऊपर या नीचे के लेबल की रैंकिंग मापता है, और लॉग लॉस…
यह नोटबुक छह पूर्व-उपचार नियंत्रणों के समायोजन के बाद यह अनुमान लगाने के लिए डबल मशीन लर्निंग इस्तेमाल करती है कि पर्पेचुअल-फ़्यूचर्स प्रीमियम z-स्कोर का अगले आठ घंटे के रिटर्न से संबंध है या नहीं। यह अलग-अलग फ़िट और उपचार-अंतरक्रिया के ज़रिए उच्च और निम्न…
यह दस्तावेज़ ऐसे फ़ीचर बनाता है जिनसे अध्ययन किया जा सके कि क्रिप्टो परपेचुअल फ़्यूचर्स में भीड़भाड़ वाली पोज़िशनिंग सापेक्ष रिटर्न का पूर्वानुमान करती है या नहीं। यह फ़ंडिंग भुगतान की दिशा, प्रीमियम सूचकांक की भूमिका और इस बात की व्याख्या करता है कि कच्चे…
यह खोजपरक विश्लेषण Binance परपेचुअल कॉन्ट्रैक्ट के प्रति घंटा OHLCV डेटा को आठ घंटे के प्रीमियम इंडेक्स के साथ प्रोफ़ाइल करता है। यह डेटासेट कवरेज, समय के साथ बदलती कॉन्ट्रैक्ट सदस्यता, इकाइयों, गुम मानों और कच्चे बार की OHLC संगति जाँचता है। प्रीमियम दशमलव…